do867bc/zpwiki
1
0
Fork 0
forked from KEMT/zpwiki
Code Issues Pull Requests Projects Releases Wiki Activity

zz

Browse Source
This commit is contained in:
Daniel Hládek 2022-05-20 09:45:43 +02:00
parent eaad73df7c
commit 62480ac786
1 changed files with 19 additions and 19 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

38
pages/students/2016/maros_harahus/README.md
View File

@ -19,28 +19,38 @@ Generovanie vektorových reprezentácií štruktúrovaných dát.
- Grafové neurónové siete - Grafové neurónové siete
Stretnutie 20.5.
Otvorené úlohy:
- Vypočítanie presnosti pre každý konvertor zo spojeného modelu a porovnanie s osobitnými modelmi. Chceme potvrdiť či je spojený model lepší vo všetkých prípadoch.
- Overenie robustnosti modelu.
- Vymyslieť testy invariantnosti, ktoré overia ako sa model správa v extrémnej situácii.
- Generovať umelé "extrémne" dáta. Sledovať, ako sa model správa. Extrémne dáta by mali byť fyzicky možné.
- Doplniť fyzické limity pre jednotlivé kolónky do anotácie. Ktoré kolónky nemôžu byť negatívne? Titeo fyzické limity by mali byť zapracovan0 do testu robustnosti.
- Preskúmať možnosti zníženia rozmeru vstupného priestoru. PCA? alebo zhlukovanie? Zistiť, či vôbec má zmysel používať autoenóder (aj VAE).
- Vyradenie niektorých kolóniek, podľa koeficientu lineárnej regresie.
Urobené úlohy:
- Hľadanie hypermarametrov pre neurónku a náhodný les.
Report 29.4.2022 Report 29.4.2022
- Práca na VE - Práca na VE.
- Čítanie článkov - Čítanie článkov.
Report 8.4.2022 Report 8.4.2022
- Študovanie teórie - Študovanie teórie
- Práca na VAE kóde rozpracovaný - Práca na VAE kóde rozpracovaný
Report 1.4.2022 Report 1.4.2022
- práca na DH neurónovejsieťi - práca na DH neurónovejsieťi
![DH](/uss.PNG) ![DH](/uss.PNG)
- študovanie o Deep Belief Network - študovanie o Deep Belief Network
Stretnutie 28.3. Stretnutie 28.3.
Úlohy: Úlohy:
@ -52,13 +62,11 @@ Zásobník úloh:
- Zvážiť použitie Deep Belief Network. - Zvážiť použitie Deep Belief Network.
Report 25.3.2022 Report 25.3.2022
- Porovnávanie dát január, február (subor je na gite) - Porovnávanie dát január, február (subor je na gite)
- Hodnotenie ešte nemám spisujem čo tým chcem dosiahnuť ci to ma vôbec zmysel na tom pracovať - Hodnotenie ešte nemám spisujem čo tým chcem dosiahnuť ci to ma vôbec zmysel na tom pracovať
Report 18.3.2022 Report 18.3.2022
- práca na dátach (príprava na TS, zisťovanie súvislosti, hľadanie hraničných hodnôt) - práca na dátach (príprava na TS, zisťovanie súvislosti, hľadanie hraničných hodnôt)
@ -69,10 +77,6 @@ https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction)
- študovanie feature selection (https://machinelearningmastery.com/feature-selection-machine-learning-python/ - študovanie feature selection (https://machinelearningmastery.com/feature-selection-machine-learning-python/
https://www.kdnuggets.com/2021/12/alternative-feature-selection-methods-machine-learning.html) https://www.kdnuggets.com/2021/12/alternative-feature-selection-methods-machine-learning.html)
Report 11.3.2022 Report 11.3.2022
- Data Preprocessing (inspirácia- https://www.kaggle.com/tajuddinkh/drugs-prediction-data-preprocessing-json-to-csv) - Data Preprocessing (inspirácia- https://www.kaggle.com/tajuddinkh/drugs-prediction-data-preprocessing-json-to-csv)
@ -93,7 +97,6 @@ Working on:
- Neurónovej siete pre GAN time series (stále mam nejaké errory) - Neurónovej siete pre GAN time series (stále mam nejaké errory)
- klasickej neuronke - klasickej neuronke
Stretnutie 1.3.2022 Stretnutie 1.3.2022
@ -163,11 +166,10 @@ Zásobník úloh:
Stretnutie 17.1.2022 Stretnutie 17.1.2022
- Mme dáta z vysokej pece (500GB) - Mame dáta z vysokej pece (500GB)
- Zlepšený konvolučný autoenkóder - dosahuje state-of-the-art. - Zlepšený konvolučný autoenkóder - dosahuje state-of-the-art.
- Prečítané niečo o transformers a word2vec. - Prečítané niečo o transformers a word2vec.
Stretnutie 9.12.2021 Stretnutie 9.12.2021
- Natrénovaný autoenkóder (feed-forward) pre predikciu celkovej váhy Fe a obsahu S. - Natrénovaný autoenkóder (feed-forward) pre predikciu celkovej váhy Fe a obsahu S.
@ -203,7 +205,6 @@ Zásobník úloh:
- Nápad: Transformer network, Generative Adversarial Network. - Nápad: Transformer network, Generative Adversarial Network.
- Nápad: Vyskúšať klasické štatistické modely (scikit-learn) - napr. aproximácia polynómom, alebo SVM. - Nápad: Vyskúšať klasické štatistické modely (scikit-learn) - napr. aproximácia polynómom, alebo SVM.
Stretnutie 1.10. Stretnutie 1.10.
Stav: Stav:
@ -220,7 +221,6 @@ Stav:
- Publikovať diplomovú prácu. - Publikovať diplomovú prácu.
## Diplomová práca 2021 ## Diplomová práca 2021
- [CRZP](https://opac.crzp.sk/?fn=detailBiblioForm&sid=ECC3D3F0B3159C4F3216E2027BE4) - [CRZP](https://opac.crzp.sk/?fn=detailBiblioForm&sid=ECC3D3F0B3159C4F3216E2027BE4)